xbuilderlab--cheat-on-content
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/XBuilderLAB/cheat-on-content) · [上游 README](https://github.com/XBuilderLAB/cheat-on-content/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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<h1 align="center">
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<img src="docs/logo.svg" alt="Cheat on Content" width="720">
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</h1>
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<h2 align="center">Cheat on Content</h2>
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<p align="center">
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<a href="docs/README_CN.md"><strong>简体中文</strong></a>
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·
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<strong>English</strong>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="https://watcha.cn/products/cheat-on-content">
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<img src="docs/guancha-no1.svg" alt="Watcha Hot List · 观猹热榜 · #1" width="328">
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="CHANGELOG.md"><img src="https://img.shields.io/badge/version-v0.1.0-orange" alt="Version"></a>
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<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg" alt="License"></a>
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</p>
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<p align="center">
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面向内容创作者——一项能将每一篇作品变成可校准实验的技能。
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</p>
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<p align="center">
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你正在阅读这段文字。这项技能早就预测到了。<br>
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它把每一次「我感觉这篇会爆」都变成一场可校准的实验。<br>
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它帮我在一个月内从零涨到 100 万粉丝。它说我会写这篇 README。我写了。<br>
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你的怀疑——也被预测到了。
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</p>
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## 🎬 它到底在做什么
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大多数创作者困在同一条赌博循环里：
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> 发布 → 数据进来 → 学不到东西 → 再掷一次骰子
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发了 200 篇作品的创作者，判断力只比发了 1 篇的人强不到 10%——因为他们每轮结束后从不**记账复盘**。
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**Cheat on Content** 让每一次判断都被记录、复盘，并沉淀进下一轮：
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📊 打分 → 🎯 盲测预测 → 🚀 发布 → 📈 T+3 天复盘 → 🧬 进化你的评分标准（rubric）
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这不是励志话术。这是**复利**——每一篇不复盘的作品，都在悄悄侵蚀你认识自己的能力。
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一个月后 = 你拥有一套**只属于你**的爆款公式。
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三个月后 = 你比第一天的自己敏锐 10 倍。
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## 🌀 缘起
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> 我从不信命。直到这项技能让我拍了一条视频——并准确预测了那条视频能拉来多少流量。
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> 我试图打破它。我告诉了我的观众。我希望集体观测能坍缩波函数、改变轨迹。
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>
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> 数据依然准确。
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>
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> 我没逃过命运。我只是从「一阶」跃迁到了「二阶」。
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>
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> 如果连我的觉醒——连观众的观测——都已在它的预测之中，那么此刻，读着这段话的你：
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> 是出于好奇而来，还是只是在完成算法的最后一步？
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> — *创作者*
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## ⚖️ 与其他「创作者工具」有何不同
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| 其他工具 | 本技能 |
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| 给你「灵感」 | 让**你自己的直觉**可量化 |
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| AI 替你写稿 | AI **替你评判**——脚本仍是你写的 |
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| 发 10 个版本做 A/B 测试 | 只发一版——**书面下注**，用数据结账 |
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| 静态仪表盘 | **进化的评分标准**——三个月后的公式不是起点那一版 |
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一句话：其他工具帮你「多发」；这个帮你「判得更准」。
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## 🤔 我直接用 ChatGPT / DeepSeek / Doubao 不行吗？
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那些是**通用助手**——对所有人说同样的话。你问「这篇会爆吗？」，答案贴合的是全球平均意见，不是你的频道。明天再问——还是同一个答案。**它不记得你。也不会因为你而改变。**
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这是**你自己的运营专家**——只服务你这一个频道：
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- 打分公式是从**你的**历史数据反推出来的，不是全球训练分布
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- 你每发一篇，它就更新理解——到第三个月，判断准确度比第一天敏锐 10 倍（**自动进化**）
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- 它知道你的对标账号、你的更新节奏、最近三次扑街的原因——ChatGPT 在第一次回复后就忘了的事
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通用大模型帮所有人。这个帮**你的**账号。
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## 🛡️ 循环为何真的能进化
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📝 **每篇都入账**：发布前写下分数与预测，全程归档。三天后结账——你能精确看到哪里判准了、哪里偏了。不再有模糊的「我感觉这篇没起量」。
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🔁 **它会越来越准**：连续三次同向失误，工具会主动提示你升级打分公式。**你不用记——它替你记。**
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🛡️ **升级有刹车**：换公式要对全部历史样本重新打分——只有新公式排序更准才会放行。还有跨模型独立审计——**让你没法自欺欺人。**
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🪒 **评分标准是工作台，不是博物馆**：被数据推翻的观察会删掉；已吸收进正式维度的观察也会删掉。它只保留当下最有用的东西。
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## 📦 安装
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```bash
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git clone https://github.com/XBuilderLAB/cheat-on-content.git
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cd cheat-on-content
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bash install.sh
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```
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> ⚠️ **从 v0.x 升级？** 在 `git pull` 之后，于你的内容项目中运行 `/cheat-migrate`。1.3 → 1.4 迁移对**盲测频道完整性**是**破坏性变更**——它会拆分 `rubric_notes.md`，使盲测子代理无法泄露真实结果。不执行 migrate，盲测打分会持续标记 `non_blind_warning`。详见 [CHANGELOG](CHANGELOG.md) 与 [migrations/1.3-to-1.4.md](migrations/1.3-to-1.4.md)。
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14 个子技能会符号链接到你的 agent 技能目录。一次安装，每个内容项目都能用。
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**支持的 agent**：Claude Code（默认）· Codex（`bash install.sh --codex`）· 两者兼有（`bash install.sh --all`）
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> 冻结版本：`bash install.sh --copy` / `bash install.sh --codex --copy`
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> 卸载：`bash uninstall.sh` / `bash uninstall.sh --codex`（你的内容数据不会被触碰）
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## 🚀 首次运行
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在你的内容项目目录中，打开支持技能的 agent，然后说：
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```
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初始化 cheat-on-content
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```
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（或 `init cheat-on-content`）
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五个是/否问题即可完成入门。**强烈建议导入对标账号**——5–10 个样本后工具立刻有锚点。没有对标账号，前 5 次预测的精度大约在 ±50%。
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## ⚡ 日常使用
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```
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score this scripts/<...>.md → grade only
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start prediction scripts/<...>.md → blind prediction + decision log
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shot scripts/<...>.md → create video folder + buffer +1
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shipped https://... → buffer -1
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retro videos/<...>/ → T+3d data + retrospective
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status / fetch trends / find topic / bump rubric / find benchmark
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```
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支持 Hook 的 agent 会在每次会话开始时自动汇报 buffer、待复盘项与头部候选——无需主动询问。其他 agent：直接说 `status`。
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完整工作流与子技能细节：见 [SKILL.md](SKILL.md)。
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## 📈 Star 历史
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<a href="https://star-history.com/#XBuilderLAB/cheat-on-content&Date">
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<img src="docs/star-history.svg" alt="Star History Chart" width="720">
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</a>
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## 📜 许可证
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MIT。商业使用、修改、闭源集成——均可。
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*这算作弊吗？计算器当年也算。Google 也算。*
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*未来奖励的不是努力——而是最先看清规律的人。*
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*你读到这一行——也被预测到了。*
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